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Google migliora le capacità di ragionamento di Bard

Google migliora le capacità di ragionamento di Bard

Il modello linguistico di Google, Bard, sta ricevendo oggi un aggiornamento significativo che mira a migliorare le sue capacità logiche e di ragionamento.

Jack Krawczyk, Product Lead di Bard, e Amarnag Subramanya, Vice President of Engineering di Bard, hanno annunciato in un post sul blog.

Un balzo in avanti nel ragionamento e nella matematica

Questi aggiornamenti mirano a migliorare la capacità di Bard di affrontare compiti matematici, rispondere a domande di codifica e gestire i prompt di manipolazione delle stringhe.

Per raggiungere questo obiettivo, gli sviluppatori incorporano "l'esecuzione di codice implicito". Questo nuovo metodo consente a Bard di rilevare i prompt computazionali ed eseguire il codice in background, consentendogli di rispondere in modo più accurato a compiti complessi.

"Di conseguenza, può rispondere in modo più accurato a compiti matematici, domande di codifica e richieste di manipolazione di stringhe", ha condiviso il team di Google nell'annuncio.

System 1 e System 2 Thinking: una miscela di intuizione e logica

L'approccio utilizzato nell'aggiornamento prende ispirazione dalla dicotomia ben studiata nell'intelligenza umana, come trattata nel libro di Daniel Kahneman, "Thinking, Fast and Slow".

Il concetto di pensiero "Sistema 1" e "Sistema 2" è fondamentale per le capacità migliorate di Bard.

Il sistema 1 è veloce, intuitivo e senza sforzo, simile a un musicista jazz che improvvisa sul posto.

Il sistema 2, tuttavia, è lento, deliberato e faticoso, paragonabile all'esecuzione di lunghe divisioni o all'imparare a suonare uno strumento.

I Large Language Models (LLM), come Bard, hanno tipicamente operato con il Sistema 1, generando testo rapidamente ma senza una riflessione approfondita.

Il calcolo tradizionale si allinea maggiormente con il Sistema 2, essendo stereotipato e inflessibile ma in grado di produrre risultati impressionanti se eseguito correttamente.

"Si può pensare che i LLM operino esclusivamente secondo il Sistema 1, producendo testo rapidamente ma senza una riflessione profonda", secondo il post sul blog. Tuttavia, "con questo ultimo aggiornamento, abbiamo combinato le capacità di entrambi gli LLM (Sistema 1) e del codice tradizionale (Sistema 2) per migliorare l'accuratezza delle risposte di Bard".

Un passo avanti verso capacità di intelligenza artificiale migliorate

I nuovi aggiornamenti rappresentano un significativo passo avanti nel campo del modello di linguaggio AI, migliorando le capacità di Bard di fornire risposte più accurate.

Tuttavia, il team riconosce che c'è ancora spazio per miglioramenti:

"Anche con questi miglioramenti, Bard non sempre riuscirà a farlo bene... questa migliorata capacità di rispondere con capacità strutturate e guidate dalla logica è un passo importante per rendere Bard ancora più utile."

Sebbene i miglioramenti siano degni di nota, presentano potenziali limiti e sfide.

È plausibile che Bard non generi sempre il codice corretto o includa il codice eseguito nella sua risposta.

Potrebbero anche esserci scenari in cui Bard potrebbe non generare affatto codice. Inoltre, l'efficacia dell'"esecuzione implicita del codice" potrebbe dipendere dalla complessità dell'attività.

In sintesi

Man mano che Bard integra funzionalità di ragionamento più avanzate, gli utenti possono aspettarsi un'assistenza AI più accurata, utile e intuitiva.

Tuttavia, tutta la tecnologia AI presenta limiti e svantaggi.

Come con qualsiasi strumento, considera di affrontarlo con una prospettiva equilibrata, comprendendo le capacità e le sfide.

Immagine di presentazione: Amir Sajjad/Shutterstock

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